Algoritmen voor machinaal leren zijn ontworpen om voorspellingen te doen over nieuwe voorbeelden door gebruik te maken van de patronen en relaties die uit bestaande gegevens zijn geleerd. In de context van Cloud Computing en specifiek Google Cloud Platform (GCP) labs wordt dit proces gefaciliteerd door de krachtige Machine Learning met Cloud ML Engine.
Om te begrijpen hoe machine learning voorspellingen doet over nieuwe voorbeelden, is het cruciaal om de onderliggende stappen te begrijpen:
1. Gegevensverzameling en -voorbereiding: De eerste stap is het verzamelen van relevante gegevens die het probleem vertegenwoordigen. Deze gegevens kunnen worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals databases, API's of zelfs door gebruikers gegenereerde inhoud. Eenmaal verzameld, moeten de gegevens worden voorverwerkt en opgeschoond om de kwaliteit en geschiktheid voor het trainen van het machine learning-model te waarborgen.
2. Functie-extractie en -selectie: om nauwkeurige voorspellingen te doen, is het belangrijk om de meest relevante kenmerken uit de verzamelde gegevens te identificeren en te extraheren. Deze functies fungeren als input voor het machine learning-model en kunnen de prestaties aanzienlijk beïnvloeden. Feature-selectietechnieken, zoals dimensionaliteitsreductie of feature-engineering, kunnen worden gebruikt om de voorspellende kracht van het model te verbeteren.
3. Modeltraining: met de voorbereide gegevens en geselecteerde functies wordt het machine learning-model getraind met behulp van een geschikt algoritme. Tijdens de training leert het model de onderliggende patronen en relaties binnen de gegevens, waarbij de interne parameters worden aangepast om het verschil tussen voorspelde en werkelijke resultaten te minimaliseren. Het trainingsproces omvat iteratieve optimalisatie, waarbij het model meerdere keren wordt blootgesteld aan de gegevens, waardoor de voorspellende mogelijkheden geleidelijk worden verbeterd.
4. Modelevaluatie: Na de training moeten de prestaties van het model worden geëvalueerd om de nauwkeurigheid en generalisatiemogelijkheden te beoordelen. Dit wordt doorgaans gedaan door de gegevens op te splitsen in trainings- en testsets, waarbij de testset wordt gebruikt om de prestaties van het model op ongeziene voorbeelden te meten. Evaluatiestatistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering of F1-score kunnen worden gebruikt om de voorspellende kwaliteit van het model te kwantificeren.
5. Voorspelling van nieuwe voorbeelden: zodra het getrainde model de evaluatiefase heeft doorlopen, is het klaar om voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene voorbeelden. Om dit te doen, past het model de geleerde patronen en relaties toe op de invoerkenmerken van de nieuwe voorbeelden. De interne parameters van het model, die tijdens de training zijn aangepast, worden gebruikt om voorspellingen te genereren op basis van de geleverde invoer. De uitvoer van dit proces is de voorspelde uitkomst of het klasselabel dat aan elk nieuw voorbeeld is gekoppeld.
Het is belangrijk op te merken dat de nauwkeurigheid van voorspellingen voor nieuwe voorbeelden sterk afhangt van de kwaliteit van de trainingsgegevens, de representativiteit van de kenmerken en de complexiteit van de onderliggende patronen. Bovendien kunnen de prestaties van het machine learning-model verder worden verbeterd door gebruik te maken van technieken zoals ensemble learning, modeltuning of het gebruik van meer geavanceerde algoritmen.
Laten we, om dit proces te illustreren, een praktisch voorbeeld bekijken. Stel dat we een dataset hebben met informatie over klanten, inclusief hun leeftijd, geslacht en aankoopgeschiedenis. We willen een machine learning-model bouwen dat voorspelt of een klant waarschijnlijk zal vertrekken (dwz stopt met het gebruik van een service). Nadat we de gegevens hebben verzameld en voorbewerkt, kunnen we het model trainen met behulp van algoritmen zoals logistische regressie, beslissingsbomen of neurale netwerken. Zodra het model is getraind en geëvalueerd, kunnen we het gebruiken om de churn-kans voor nieuwe klanten te voorspellen op basis van hun leeftijd, geslacht en aankoopgeschiedenis.
Machine learning doet voorspellingen over nieuwe voorbeelden door gebruik te maken van de patronen en relaties die uit bestaande gegevens zijn geleerd. Dit proces omvat het verzamelen en voorbereiden van gegevens, het extraheren en selecteren van functies, modeltraining, evaluatie en tot slot voorspelling van nieuwe voorbeelden. Door deze stappen te volgen en krachtige tools zoals Google Cloud ML Engine te gebruiken, kunnen nauwkeurige voorspellingen worden gedaan in verschillende domeinen en toepassingen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Is er een mobiele Android-applicatie die kan worden gebruikt voor het beheer van Google Cloud Platform?
- Wat zijn de manieren om het Google Cloud Platform te beheren?
- Wat is cloud computing?
- Wat is het verschil tussen Bigquery en Cloud SQL
- Wat is het verschil tussen cloud-SQL en cloud-spanner
- Wat is GCP App Engine?
- Wat is het verschil tussen cloudrun en GKE
- Wat is het verschil tussen AutoML en Vertex AI?
- Wat is containertoepassing?
- Wat is het verschil tussen Dataflow en BigQuery?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/CL/GCP Google Cloud Platform